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2025 , Vol. 45 >Issue 7: 247 - 254

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2025.07.025

旅游经济与管理

全域视角下旅游廊道构建与网络体系评价——以渭南市为例

  • 马琪 , 1, 2 ,
  • 王佳雯 , 1, ※
展开
  • 1.西安外国语大学 旅游学院，中国陕西 西安 710128
  • 2.陕西旅游研究院，中国陕西 西安 710128
※王佳雯（2001—），女，硕士研究生，研究方向为旅游地理与旅游规划。E-mail：

马琪（1987—），男，博士，副教授，研究方向为生态旅游与旅游地理。E-mail：

收稿日期: 2025-02-11

  修回日期: 2025-05-25

  网络出版日期: 2025-08-28

基金资助

陕西省创新能力支撑计划资助项目(2025KG-YBXM-025)

西安外国语大学2023年度本科教学改革重点项目(23BZPT05)

渭南市旅游公共服务体系规划研究项目(H2019038)

收起

Tourism Corridor Construction and Tourism Network System Evaluation from a Global Perspective: A Case Study of Weinan City

  • MA Qi , 1, 2 ,
  • WANG Jiawen , 1, ※
Expand
  • 1. School of Tourism，Xi'an International Studies University，Xi'an 710128，Shaanxi，China
  • 2. Shaanxi Tourism Research Institute，Xi'an 710128，Shaanxi，China

Received date: 2025-02-11

  Revised date: 2025-05-25

  Online published: 2025-08-28

Fold

摘要

随着全域旅游战略的深入推进，旅游廊道体系的构建及其空间布局的优化已成为推动文旅产业融合发展与实现可持续发展的必然路径选择。文章以陕西省渭南市为例，根据旅游热度值识别旅游源地，进而采用MCR模型和重力模型提取渭南市的旅游廊道，并对不同情景的旅游网络结构进行了分析和评价。 结果表明：①渭南市44个旅游源地与118条旅游廊道构成全域旅游空间的基本格局，其中包括44条一级廊道，15条二级廊道和59条三级廊道，廊道总长2423.02 km，识别出旅游“夹点”46处，障碍点28处。②根据旅游源地的不同模拟情景，增“源”全面发展情景对旅游网络系统的效能提升有限，优化减“源”发展情景比增“源”全面发展情景对网络系统的改善更加有效。③根据旅游综合阻力值，将渭南市旅游发展空间划分为旅游发展极重要区、重要区和一般重要区，并针对性地提出差异化的旅游发展策略，为渭南乃至全国文旅融合高质量发展提供了科学依据。

关键词： 旅游廊道; 旅游网络; 旅游源地; 文旅融合; 渭南市

本文引用格式

马琪 , 王佳雯 . 全域视角下旅游廊道构建与网络体系评价——以渭南市为例[J]. 经济地理, 2025 , 45(7) : 247 -254 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2025.07.025

Abstract

With the deepening of all-for-one tourism, building tourism corridors and optimizing tourism spatial layout have become inevitable choices for cultural-tourism integration and achieving sustainable development. Taking Weinan City of Shaanxi Province as research area, this study identifies tourism tourism core nodes based on the user visit volume and review volume of Ctrip, and then uses the minimum cumulative resistance (MCR) model and gravity model to delineate tourism corridors of Weinan City and evaluate the tourism network structure under multiple development scenarios. The results are as follows: 1) The foundational tourism spatial structure comprises 44 tourism core nodes interconnected by 118 tourism corridors (44 primary corridors, 15 secondary corridors, 59 tertiary corridors). The total length of the tourism corridors is 2423.02 km, with 46 tourism "pinch points" and 28 tourism obstacle points. 2) Scenario simulations demonstrate that the comprehensive development scenario of increasing tourism source areas has limited effectiveness in improving the tourism network efficiency, while the optimized development scenario of reducing tourism source areas proves more effective in enhancing the network system compared to the comprehensive development scenario. 3) Based on the comprehensive tourism resistance surface of Weinan City, this study categorizes tourism development zones into three types of areas: extremely important areas, important areas, and generally important areas. It proposes differentiated tourism development strategies, and provides a scientific basis for high-quality development of cultural-tourism integration in Weinan City and China.

Key words： tourism corridor; tourism network; tourism source areas; integration of culture and tourism; Weinan City

2024年，习近平总书记在全国旅游发展大会上强调“着力完善现代旅游业体系加快建设旅游强国，推动旅游业高质量发展行稳致远”。旅游廊道构建与网络优化是文旅融合高质量发展的重要基础，长期以来备受学界、行业和政府关注。早在2018年，国务院印发的《关于促进全域旅游发展的指导意见》就提出，应从区域发展全局出发，整合资源，凝聚全域旅游发展新合力。《“十四五”旅游业发展规划》进一步明确指出要整合跨区域资源要素，促进城乡、区域协调发展，构建推动高质量发展的旅游空间布局和支撑体系。一个地区良好的旅游廊道和网络体系支撑有助于推动全域旅游的发展，提升旅游产业整体竞争力。随着休闲体验旅游方式的改变和自驾游的全面兴起，构建旅游廊道，整合区域旅游资源，优化全域旅游网络体系，对因地制宜打造全域旅游示范区，促进旅游业从粗放低效向精细化、高效化方式转变具有重要的作用。
旅游廊道的发展最早可追溯到“绿道”“风景道”“遗产廊道”的研究[1-2]，作为旅游流的核心载体，它不仅是区域旅游活动的关键吸引物，更是连接资源与市场的重要纽带[3]。旅游流和旅游活动呈现显著的空间异质性和线性特征，其空间移动特征（包括范围和路径）对文旅融合高质量发展中线路规划、产品开发及旅游吸引物打造具有重要实践指导价值[4]。游客空间移动与动物迁徙具有行为相似性，最突出的共性是都会产生空间位移，且都倾向于选择最优化的熟悉路径[2]。“源—汇”景观理论是生态廊道构建的重要基础，生态廊道作为连接源区和汇区的通道，能够促进源区和汇区之间的生物、物质和能量的流动。类似地，旅游活动也可视为一种“客源地—目的地”系统，在游客偏好、经济条件等综合因素作用驱动下，通过交通、信息等媒介实现空间移动，并受旅游吸引物的调控[3,5]。生物迁徙催生生态廊道建构，旅游流动促成旅游廊道形成[2]。当前旅游廊道研究聚焦于风景道规划、城市绿道建设、文化遗产廊道保护与管理等方面[3,6]。在研究方法上，现有研究多基于区域规划和市场供给视角，重点关注旅游线路的节点类型、线路空间结构特征（如节点频率、分布密度及线路的完备性指数等）[4]，并逐步拓展至旅游廊道内生结构效应、行动者关系和外生因素的影响[7]。旅游网络的研究主题集中于旅游流的时空分异特征[8-10]、形成驱动机制[11]、空间流动效应[12]及网络结构特征[13]方面。其中，旅游流网络结构的形成与演化受多重因素综合影响，包括旅游资源禀赋、交通可达性[14-15]、旅游者行为偏好[14]，以及气候舒适度[16]等关键要素。网络结构的特征分析多基于网络社交媒体数据，运用社会网络分析法[12,17] ，揭示地区旅游网络组态结构特征和旅游需求规律[18-19]。综上可知，既有研究在旅游廊道及关键节点识别方面，存在行为主体视角的缺失，对旅游网络系统运行效率的分析也相对不足，导致其难以为文旅融合高质量发展背景下的旅游发展策略制定提供充分的理论依据和实践指导。这种状况容易造成旅游廊道中的关键节点被忽视，旅游目的地定位偏差，以及旅游网络系统的低效运行，致使旅游产品体系开发、公共服务设施配套等方面无法适应新时代旅游消费市场的需求。
旅游廊道与生态廊道都具有明显的线性空间形态和连接功能，在资源整合作用等方面存在相似之处，旅游廊道是支撑全域旅游发展的新形态。为准确刻画区域旅游者的普遍行动路径，有效串联区域分散的旅游资源，提升旅游网络系统效能，实现全域旅游网络格局优化，引导旅游流合理流动和资源的精准配置，本文以关中文化生态保护区渭南市为研究区，首先借鉴生态廊道构建的理论和方法，从全域视角出发，根据景区热度值识别旅游源地，构建渭南市旅游廊道，识别旅游廊道中的“夹点”和障碍点；然后设置旅游源地的不同情景，并对旅游网络指数进行评价，为旅游源地选择和发展策略提供依据；最后依据“旅游源地识别—旅游阻力面建立—旅游廊道构建”思路，定量识别和评价旅游廊道的模式和方法，揭示市域旅游网络格局及形成过程。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究区概况

渭南市位于陕西省中部，地处关中平原东部，下辖临渭区、华州区、富平县等9个区（县），代管华阴市和韩城市2个省辖市，总面积为12899.53 km2。多样的自然景观和深厚的历史文化底蕴使渭南市成为全国知名的旅游目的地。2024年，渭南市共接待游客7930万人次，旅游综合收入538亿元，同比增长23%。随着全域旅游战略的深入推进，渭南市旅游市场呈现出蓬勃发展的良好态势，成为西部颇具吸引力的旅游目的地之一。

1.2 研究方法

全域旅游系统是多种旅游要素构成的一个复杂综合体，具有特定的旅游资源基础和旅游公共服务条件，全域空间格局中某些特定的源地、廊道、战略点对维护和控制旅游过程发挥关键性的作用[20]。旅游源地对游客来说，主要是旅游目的地，吸引旅游者产生旅游动机。旅游阻力面是一系列适宜或不适宜的社会经济条件及景观因素的综合，反映游客对不同地域景观和社会经济阻力的克服过程[21]。旅游廊道是旅游源地之间的最小成本路径，是旅游流的最优通道。旅游源地与旅游廊道共同构成旅游网络系统。旅游“夹点”是旅游流经过的密集区，是游客在旅游源地间往来的必经之地；旅游障碍点阻碍旅游源地之间联系，是地域景观阻隔大、旅游公共服务薄弱的区域；旅游“夹点”和障碍点起着“源”间跳板作用，是旅游网络连通性得到优化和发展的关键点，对控制和引导旅游流过程具有重要作用[22]。本文主要采用最小累积阻力模型（Minimum Cumulative Resistance，MCR）和重力模型识别和评价旅游廊道。

1.2.1 MCR模型

MCR模型由俞孔坚[20]引入国内。本文在GIS的基础上，以旅游源地作为出发点，通过建立阻力面来计算旅游源地之间的最小累积阻力值，从而衡量源与目标之间的最小成本距离。计算公式如下：
M C R = f m i n ∑ j = n i = m D i j · R i
式中： M C R是旅游者从旅游源地i到j的最小累积阻力值； D i j代表旅游者从旅游源地i到j地的空间距离； R i是i地所在处对于某方向旅游扩散的阻力系数。
MCR模型的关键在于构建阻力指标体系，通过参考相关文献资料并结合研究区实际[23]，本文充分考虑旅游扩散的社会经济支撑条件和不同地域单元的阻力影响，选取距道路距离、距河流距离、土地利用景观、人口密度、城镇的旅游辐射影响5个关键阻力因子。其中，土地利用景观阻力考虑渭南市土地景观吸引力特征及可进入性进行赋值；一、二、三级旅游中心城市的影响范围均为5层，赋值时秉承距各级城镇中心越远，阻力越大的原则（表1）。各阻力因子的贡献和重要性相同，因此通过等权重加权构建旅游综合阻力面。旅游“夹点”和障碍点的识别主要基于电路理论的原理，利用Linkage Mapper工具模拟旅游源地间的累积电流密度和累积电流恢复值，进而识别旅游“夹点”和障碍点[22]。
表1 旅游阻力因子及赋值

Tab.1 Tourism resistance factors and their assignment

阻力
因子		 分级指标 阻力值 阻力
因子		 分级指标 阻力值
距
道路
距离
（m）		 <500 20 城
镇
的
旅
游
辐
射
影
响		 一级旅游中心城市辐射距离（km）
[500，2000） 40 <8 20
[2000，3500） 60 [8，15） 40
[3500，5000） 80 [15，21） 60
≥5000 100 [21，26） 80
距
河流
距离
（m）		 <500 20 ≥26 100
[500，2000） 40
[2000，3500） 60 二级旅游中心城市辐射距离（km）
[3500，5000） 80 <6 20
≥5000 100 [6，11） 40
土地利用景观 耕地 40 [11，15） 60
林地 80 [15，18） 80
草地 60 ≥18 100
水域 60
建设用地 20 三级旅游中心城市辐射距离（km）
未利用地 100 <4 20
人口
密度
（人/hm2）		 >500 20 [4，7） 40
[500，100） 40 [7，9） 60
[100，50） 60 [9，10） 80
[50，25） 80 ≥10 100
≤25 100

1.2.2 重力模型

重力模型是评估潜在生态廊道重要性的有效工具[24]。本文借助重力模型衡量旅游源地之间的相互作用力，通过构建旅游源地之间的相互作用矩阵，量化潜在旅游廊道的重要性。首先，参考生态重要性阈值的判定方法[25]，将邻近源地的廊道划归一级廊道，剩余廊道按吸引力由大到小排序后，计算吸引力的累积百分比；然后，将累积百分比介于（0，50]的廊道作为一级廊道，（50，80]的廊道作为二级廊道，（80，100]的廊道作为三级廊道。重力模型计算公式如下：
G a b = N a N b D 2 a b = 1 P a · l n S a 1 P b · l n S b L a b L m a x 2 = L m a x 2 · l n S a · l n S b L a b 2 · P a · P b
式中： G a b是旅游源地a和b之间的相互作用； N a和 N b是旅游源地a和b的权重； D a b是旅游源地a和b之间的潜在廊道阻力的标准化值； P a和 P b是旅游源地a和b的阻力值； S a和 S b根据旅游源地a和b的热度值进行赋值确定； L a b是旅游源地a和b之间的廊道累积阻力值； L m a x是全域内旅游源地之间廊道累积阻力的最大值。

1.2.3 网络结构分析

网络连通性指数通常用于评价景观廊道网络结构的复杂性和生态效能[26-27]。本文运用网络闭合度（α指数）、点线率（β指数）、网络连接度（γ指数）对旅游网络整体状况进行定量分析评价[27]。

1.3 数据来源

本文3A级及以上旅游景区数据和各级城镇中心数据根据《渭南市全域旅游发展规划（2018—2030）》相关规划图矢量化获得；景区旅游热度值是根据携程旅行网（https://www.ctrip.com/）用户访问量和点评量综合计算得出，数据截止时间为2025年4月；数字高程模型（DEM）数据来源于地理空间数据云（https://www.gscloud.cn/），空间分辨率为30m；道路及水系矢量数据来源于全国地理信息资源目录服务系统中1∶25万全国基础地理数据（https://www.webmap.cn/）；行政区划、土地利用数据来源于中国科学院资源环境科学数据平台（https://www.resdc.cn/）；人口密度数据来源于全球人口分布数据集LandScan Global（https://landscan.ornl.gov/）。通过重采样将所有栅格数据统一到30 m×30 m分辨率，空间坐标系统一为WGS_1984_Albers。
表2 数据属性特征

Tab.2 Data attribute features

名称 时间 分辨率 数据统计描述
最大值 最小值 平均值
景区热度值 2025 / 9.00 1.10 2.78
人口密度 2020 1 km 11036 0 303
DEM / 30 m 2655 252 672
土地利用 2020 30 m / / /
道路 2017 矢量数据 / / /
水系 2017 矢量数据 / / /

2 结果分析

2.1 旅游源地的识别结果

旅游源地作为旅游目的地，其通常是旅游资源富集且具有一定旅游服务功能的城镇或旅游景区[2]。据统计，渭南市3A级及以上旅游景区共59个，其中5A级旅游景区1个，4A级旅游景区10个，3A级旅游景区48个。基于携程旅行平台的景区旅游热度数据，本文将具有较高市场代表性和吸引力的景区作为旅游源地，在59个景区样本中，44个景区具有可测热度值（区间：1.10~9.00，均值=2.78），其中华山景区热度值最高，表现突出，其余15个景区无热度值。依据可测热度值确定44个景区为旅游源地（表3），包括全部的5A级和4A级景区，以及68.75%的3A级景区。其中，人文景观类旅游源地占据多数，建筑遗迹、纪念地、特色街区较多；自然类旅游源地是以华山景区、少华山国家森林公园为核心的山丘型景观，以及温泉、游憩河段和湖区等组成。
表3 旅游源地的确定

Tab.3 Determination of tourism source areas

级别 名称
5A 华山景区
4A 党家村景区、司马迁祠景区、少华山国家森林公园、韩城市博物馆、陶艺村景区、洽川景区、尧头窑文化旅游生态园区、同洲湖景区、林皋慢城旅游景区、卤阳湖景区
3A 韩城市晋公山滑雪场、普照寺、黄河国际赛道公园、象山森林公园、大禹庙景区、韩城古城、韩城南湖公园、合阳县福山景区、良周秦汉宫景区、澄城县博物馆、城隍庙神楼景区、大荔县福佑古寨景区、丰图义仓、大荔县八鱼石墓博物馆、仓颉庙景区、唐惠陵景区、林则徐纪念馆、巴厘岛温泉、王鼎纪念馆、清代考院、温泉河景区、石川河景区、渭南老街、渭南桃花源景区、华州皮影文化园、渭华起义纪念馆、渭南航天生态园、华山御温泉景区、华阴关帝庙、鸵鸟王生态园、华阴市城市文化公园、杨震廉政博物馆、金粟山景区

2.2 旅游阻力的单因子和综合特征

由图1可知，渭南市旅游综合阻力值介于20~100，综合阻力值由东北部和南部向中间逐渐减弱。其中，低值区主要分布于中部的平原区，集中于路网密集的城镇中心和道路沿线；阻力值较大的区域主要分布于渭北旱腰带和南部秦岭山区。空间分析结果显示，单因子阻力值随距道路和河流距离的增加而递增，空间上表现出显著的带状分布特征。渭南市中部位于关中平原腹地，地势平坦且耕地占主导地位，景观阻力值普遍较低；而高阻力值区主要分布于南、北两侧的山地丘陵带。平原区因交通便利、基础设施完善，人口密度远高于山区，阻力值整体较低。同时，受区位与资源禀赋影响，中心城镇的旅游服务能力及辐射范围存在差异，使阻力值呈中心—外围递增格局。
图1 渭南市单因子及综合阻力值空间分布

Fig.1 Spatial distribution of single factor and comprehensive resistance values in Weinan City

2.3 旅游廊道重要性的识别结果

由图2可知，渭南市共识别出118条旅游廊道，总长度为2423.02 km，其中单条廊道长度介于1.99~51.91 km之间。按等级划分：一级廊道44条（总长284.60 km），二级廊道15条（271.21 km），三级廊道59条（1867.21 km）。廊道空间分布特征表现为：短程廊道等级较高且空间集聚明显，中远程廊道等级较低且分布相对离散。从旅游源地连接特征来看，4A级旅游景区的廊道连接数量最多，其次为5A级和3A级旅游景区，表明4A级景区在区域旅游网络体系中发挥着关键的枢纽作用。连接频次最高的旅游源地依次为卤阳湖景区（4A级）、尧头窑文化旅游生态园区（4A级）和韩城南湖公园（3A级）。这一现象反映出当前旅游网络体系中对部分4A级和3A级旅游源地的战略定位存在偏差，相应的投资建设和开发重视程度不够。从空间分布来看，一级廊道主要集中于韩城市、华阴市、蒲城县和富平县等区域，表现出显著的区内连接特征，跨区域连接廊道占比较低。其中，韩城市的一级廊道在数量与长度上均居首位，其廊道总长度占全域一级廊道的36.03%，且以短程廊道为主导。二级廊道主要分布在渭南市中部的平原区及南部的秦岭北麓一带，其中，位于蒲城县和大荔县的旅游源地，凭借其区位优势，能够有效承接不同方向的旅游流，对促进区域旅游资源整合具有重要作用。三级廊道将全域范围内的旅游源地进行了连接，形成复杂网状结构，其总长度占全域廊道总长的77.06%。总体而言，渭南市南部和东北部区域的源地间交互作用较强，廊道重要性较高，而中部地区源地间的空间相互作用相对较弱，廊道功能相应较低。
图2 渭南市旅游网络空间分布

Fig.2 Distribution of tourism network space in Weinan City

2.4 旅游“夹点”和障碍点的识别

在旅游廊道网络体系中，旅游“夹点”和障碍点具有重要的战略地位。本研究共识别出渭南市46处旅游“夹点”，总面积达876.68 km2，这些区域是旅游流高度集聚的区域，发挥着不可替代的枢纽功能。保障旅游“夹点”区域的公共服务供给，强化其连接枢纽功能，对维持全域旅游网络体系的顺畅运行具有重要作用。此外，本研究共识别出渭南市28处旅游障碍点，总面积为164.48 km2，空间上集中分布于富平县、蒲城县、合阳县和澄城县等北部区域，这些区域的旅游公共服务设施配置建设相对滞后。研究数据显示，一级和二级廊道涉及14处旅游障碍点，三级廊道涉及27处。旅游“夹点”的维护和旅游障碍点的清除，通过强化各个节点之间的连接枢纽功能，有效改善游客在旅游节点及相关景区间的可达性，可以提升整个网络连接关系的紧密度和有序度。具体而言，在靠近旅游源地的“夹点”处规划观景平台与游憩步道系统，有助于提升游客的旅行体验；同时在旅游障碍点合理设置旅游驿站，可提高廊道连通效率，从而显著增强旅游网络系统的空间服务效能与区域影响力。

2.5 旅游网络的多情景模拟和评价

渭南市现有旅游源地空间分布呈现明显的不均衡特征，集中分布在黄河西岸、中部平原及秦岭北麓沿线，且存在邻近同质化现象。考虑区域旅游发展的经济投入差异，本文设置了3种旅游源地增减情景，系统分析其对旅游网络结构指数的影响效应。具体来说，情景1是基于景区热度值识别旅游源地的现状基准情景，共包含44个旅游源地，118条旅游廊道；情景2是在情景1的基础上将无热度值的3A级旅游景区（共计15个）纳入旅游源地，作为未来全面发展情景，该情景共包含59个旅游源地，161条旅游廊道；情景3是在情景1的基础上，剔除位于同一区县相邻同质的8处低热度旅游源地，优化后最终形成包含36个旅游源地和92条旅游廊道的方案，代表未来优化发展情景（表4）。情景2与情景1相比，旅游廊道数量显著增加，表征网络复杂性的点线率有一定增幅外，网络闭合度和连接度无明显提升。情景3在优化减“源”后，各项网络指数响应幅度显著大于情景2，该情境下网络连接度维持较高水平，表明减“源”策略对网络系统的调控效应更为显著，旅游障碍点有所减少。这验证了通过重点投资建设核心旅游源地，优化全域空间关键控制点的布局，可有效保障旅游网络系统功能的稳定性。
表4 不同情景下的网络指数变化

Tab.4 Changes in network indices under different scenarios

项目 情景1 情景2 情景3
旅游源地（个） 44 59 36
旅游廊道（条） 一级44
二级15
三级59		 一级76
二级25
三级60		 一级22
二级17
三级53
障碍点（处） 28 32 26
夹点（处） 46 59 45
网络闭合度（α） 0.90 0.91 0.85
点线率（β） 2.68 2.73 2.56
网络连接度（γ） 0.94 0.94 0.90

2.6 旅游发展分区与策略

旅游阻力值作为表征区域旅游活动适宜性的关键指标，本研究采用自然断点法对旅游综合阻力面进行分区，将渭南市划分为3个旅游发展区：旅游发展极重要区、重要区和一般发展区，基于此划分结果，结合现状廊道分布绘制了渭南市旅游发展分区图（图3）。具体来说：①旅游发展极重要区面积3271.57 km2（占研究区25.36%），集中分布于城镇中心外围；该区域包含25个旅游源地（占全域56.82%）；旅游廊道总长占全域廊道的60.26%，一级、二级和三级廊道分别占各级廊道的82.73%、84.64%和53.30%。该区域应持续丰富旅游源地的产品供给和旅游体验，巩固一级旅游廊道的服务水平，打通旅游障碍点，加强二级旅游廊道的互联互通。②旅游发展重要区面积5382.59 km2（占研究区41.73%），主要分布于极重要区的外围；该区域包含14个旅游源地（占全域31.82%）；旅游廊道总长占全域廊道的33.54%，一级、二级和三级廊道分别占各级廊道的16.05%、15.06%和38.88%。该区域应注重黄河文化、渭北历史与红色文化、秦岭北麓生态文化资源挖掘，注重旅游服务能力提升，强化还未成熟的二级旅游廊道建设。③一般发展区面积4245.37 km2（占研究区32.91%），主要分布于渭北山区和秦岭山地；该区域包含5个旅游源地（占全域11.36%）；旅游廊道总长占全域廊道的6.20%，一级、二级和三级廊道分别占各级廊道的1.22%、0.30%和7.82%。该区域应加强旅游公共服务体系的配置，系统有序地推进乡村旅游资源挖掘，培育潜在的三级旅游廊道，强化旅游信息服务。
图3 渭南市旅游发展分区

Fig.3 Tourism development zoning of Weinan City

3 结论与讨论

3.1 结论

本研究将生态廊道构建的理论和方法应用于渭南市旅游廊道构建及网络体系评价，揭示了渭南市旅游廊道的空间分布特征，识别了旅游网络体系中的关键障碍点和“夹点”，并依据旅游综合阻力值划分了旅游发展分区，提出了应用的发展策略。主要结论如下：
①基于旅游热度值识别的44个旅游源地和潜在的118条旅游廊道形成了渭南市全域旅游空间格局，旅游廊道总长2423.02 km；其中一级廊道44条（284.60 km），二级廊道15条（271.21 km），三级廊道59条（1867.21 km），共涉及46处旅游“夹点”，28处障碍点。
②旅游网络闭合度（α）、点线率（β）、网络连接度（γ）表现出情景3优于情景1，情景1优于情景2。增“源”全面发展的情景2对旅游网络指数提升有限，旅游网络指数对减“源”优化的情景3反应更敏感，减“源”优化的调控策略更有效。
③根据旅游综合阻力特征，渭南市可划分为极重要区、重要区和一般重要区三级旅游发展区。极重要区和重要区应重点优化旅游源地服务功能，巩固一级旅游廊道服务，强化二级旅游廊道建设；一般重要区则需要培育三级旅游廊道潜力；同时系统性疏解全域内“夹点”的压力，改善障碍点的连通性，保障旅游网络体系的高效稳定运行。

3.2 讨论

旅游廊道是旅游业可持续发展的重要空间载体，既是用以分析自助游游客城际间流动特征的有效工具[19]，也是组织旅游线路、整合旅游资源的核心手段。旅游廊道是客流、物质流、信息流、能量流、资金流、文化流的高度集合体[28]，旅游网络优化作为空间重构过程，对旅游空间新格局的构建，推动文旅产业深度融合与区域协调发展至关重要。本文根据携程旅游热度值选取旅游源地，有效规避了传统源地选择中的主观偏差，充分反映了市场化的旅游需求特征，有助于客观识别大众化旅游廊道的空间分布格局。阻力因子选择方面，已有研究多选择土地类型、高程、坡度、植被等自然环境因子[2,5,29]，忽略了旅游活动和旅游过程中的社会经济条件。综合考虑旅游者移动过程中自然景观阻力、旅游交通可达性、旅游公共服务便捷性的影响，本文选择了距道路距离、距河流距离、土地利用景观、城镇的旅游辐射影响以及人口密度5项指标，较单一自然景观阻力考虑更加全面[5]。旅游“夹点”和障碍点的识别，为有限资源（人力、物力、资金等）的空间配置提供精确指引，相较于传统目的地—客源地二元分析框架，本文更加关注旅游廊道系统的连通性维护与关键节点的优化提升。
通过模拟不同旅游源地增减情景下的网络连通性变化，增“源”方案（全面发展情景）对旅游网络结构和连通性改善效果不显著，仅系统复杂性指标有所提升；减“源”方案（优化发展情景）则显著降低了网络闭合度（α）、网络连接度（γ）、点线率（β）；比较分析表明，在资源约束条件下，优化减“源”方案的实施效率更高。研究结果表明，新增旅游源地虽然能丰富旅游网络的要素构成，但对旅游网络系统整体性能的作用有限[27]，在投资有限的约束条件下，通过优化整合旅游源地，可显著提升旅游网络系统的整体运行效能。当旅游发展进入成熟阶段时，打造新旅游景点，虽然可以使局部的旅游路径选择得到拓展，但对提升全域旅游网络系统的整体效能作用有限。相比之下，对邻近同质景区的整合优化，则更有利于旅游网络功能的发挥，系统运行更加高效。因此，在构建全域旅游网络开发与保护新格局的过程中，旅游源地的增量发展和存量优化整合对提升旅游网络运行效能具有积极且深远的影响。基于区域经济发展水平和投资能力的科学评估，实施有针对性的旅游源地发展策略，将有效促进旅游网络结构优化和效能提升。
MCR模型已在生态安全[26-27]、物种保护[30-31]、景观设计[32]方面得到广泛应用，但在社会经济方面的应用较少。本文基于MCR模型进行旅游廊道构建和网络优化研究，实证结果表明，市域尺度是应用MCR模型适宜的空间尺度，“源地—阻力—廊道”景观生态学范式在旅游系统研究中展现出良好的适用性。但是，由于存在尺度效应，区县尺度或更小尺度的运用，受到旅游源地数量、景观要素单一等影响，MCR方法的分析效能会受到明显制约。市域以上更大尺度范围的应用，因社会经济、交通可达性、基础设施服务、旅游者偏好[33]等多种因素的综合影响，旅游流动过程复杂，需要结合手机信令数据、网络社交媒体大数据以及视图识别技术进行数据挖掘[10,34]，并配合人工智能算法进行有效地模拟和评估。
需要指出的是，本文仅从静态层面剖析旅游廊道和网络结构，尚未涉及旅游廊道时空演变特征与规律的深入分析。然而，旅游者在实际活动中普遍追求高品质与差异化体验，这使得基于静态视角的研究难以充分揭示旅游廊道的生成、发展和变化规律。旅游源地本身的属性特征和复杂旅游阻力的作用均影响旅游流的形成，加之旅游流内在复杂的自组织机制，虽然景区等级和旅游热度值能够有效表征大众旅游的需求倾向，旅游廊道的空间格局在一定程度上反映了旅游市场的运行规律，但在文旅融合的实践应用中仍需要进一步详细考察。针对不同旅游需求层次的旅游源地选择、旅游廊道建设及大数据时代下多层级的旅游网络关系是未来研究的重点。

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